遗传算法优化回归方程参数实现TBM掘进效率预测

摘要：

　　TBM掘进效率的准确预测可以帮助施工日程的安排，成本的控制以及TBM的选型等。 目前TBM掘进效率的预测模型以回归方程为主。本文提出建立包括归一化的单轴抗压强度、巴西抗拉强度、最大斜率指数、弱面间距、阿法尔角和测量掘进效率在内的数据库，利用遗传算法对多元非线性回归方程中的各个参数进行优化。利用均方误差作为指标，分别分析了模型的数据拟合能力和预测能力。 通过对比遗传算法、前向逐步回归法以及粒子群优化法的效果，验证了遗传算法在TBM掘进效率预测中的适用性。

关键词： 遗传算法 硬岩掘进机 掘进效率 模拟预测

作者: 葛阳 王景成

作者单位: 上海交通大学自动化系, 上海 200240 系统控制与信息处理教育部重点实验室, 上海 200240

会议类型: 国内会议

会议名称: 第23届过程控制会议

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）